AI-помощник для поддержки операционных решений на корпоративных данных

• преобразовывал метрики и отклонения в понятные рекомендации с аргументацией на конкретных цифрах;

• предлагал следующие шаги (Next Best Action / Next Best Offer) на основе сравнений с планом и сопоставимой группой, а также внутренних правил/справочников;

• формировал структурированные тезисы для коммуникации с клиентом (короткие подсказки для обсуждения ассортимента, продаж и оборудования), не подменяя систему учета.

Вызовы

• Разные каналы и качество данных. Часть информации доступна через REST API, часть приходит в виде регулярных выгрузок, а обновления могут запаздывать. Это требовало устойчивого сценария синхронизации и работы при неполных данных.

• Фактическая точность рекомендаций. Нельзя было допустить расхождений между советами помощника и данными корпоративной системы, поэтому выводы жестко привязали к проверяемым входным показателям.

• Понятные объяснения, а не просто текст. Важно было давать пользователю не абстрактный совет, а объяснение через конкретные цифры и сравнения, чтобы решение можно было быстро проверить.

• Эксплуатационная управляемость. Требовались прозрачная диагностика ошибок интеграции, повторные попытки запросов при сбоях и наблюдаемость, чтобы поддержка не превращалась в ручной разбор инцидентов.

Решения

• Интеграция с fallback. Реализовали основной обмен через REST API и резервный контур через CSV/XLSX-выгрузки и ETL, добавили кэширование для снижения зависимости от доступности источника.

• Стандартизированный вход для анализа. Ввели единый формат «пакета данных», который собирается перед генерацией рекомендаций: показатели по объекту, история операций/заказов, сравнение с сопоставимой группой, справочники и плановые ориентиры (если доступны).

• Прозрачный результат и подтверждение пользователем. Сделали выводы проверяемыми: вместе с рекомендациями отображаются ключевые исходные данные, а предложенные следующие шаги остаются на подтверждении пользователя.

• Контур надежности и наблюдаемости. Настроили обработку ошибок и ретраи, централизовали логи и метрики, добавили алерты для контроля стабильности и качества данных.

Что у нас есть

• Рабочие AI-сценарии в пользовательском потоке. Реализовали цепочку действий от выбора объекта до получения рекомендаций и подсказок, включая генерацию объяснений и аргументации на основе рассчитанных показателей.

• RAG для корпоративного контекста. Подключили поиск по базе знаний (процедуры визита, правила/стандарты, справочные материалы), чтобы ответы опирались на актуальные внутренние документы и были единообразными по формату и терминологии.

• AI-оркестрация и контур генерации рекомендаций. Реализовали сервис генерации, который принимает стандартизированный «пакет данных», применяет правила/контекст (в том числе из базы знаний) и выдает структурированный результат (выводы, рекомендации, следующие шаги) в согласованном формате.

• Интеграционный сервис и синхронизация данных. Подняли коннекторы к корпоративной системе, расписания обновления и правила деградации при частичной недоступности данных.

• Реализованные расчеты для сравнительной аналитики. Внедрили вычисления ключевых метрик (средние и последние значения, сравнение с сопоставимой группой, анализ состава позиций/ассортимента) и сбор этих данных в структуру для анализа и генерации рекомендаций.

• Проверки качества и диагностика. Подготовили и применили интеграционные тесты и проверки корректности данных, а также дашборды и логи для разборов качества рекомендаций и инцидентов.